An Analysis of Correlation Matrices: Variables Cross-Classified by Two Factors
按两个因素交叉分类的变量之相关矩阵分析AI 解读 ↓
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按两个因素交叉分类的变量之相关矩阵分析
- 研究问题
- 当变量按两个因素交叉分类时，如何检验相关矩阵中的相等相关结构，并在偏离假定结构后寻找值得研究的替代模型？
- 方法与思路
- 作者提出类似方差分析的程序，借助群表示提出自然备择假设，对相等相关假设进行检验，并用例子说明方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该程序能够检查双因素交叉分类变量的相关结构，并在出现显著偏离时指示后续可探索的替代模型。
- 阅读关注点
- 应核对交叉分类与群表示的具体结构、相等相关假设的范围，以及检验统计量、分布条件和替代模型的选择依据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，无法判断检验校准、功效或模型选择保证；两个分类因素不能直接理解为潜在因子模型。
原文摘要
A procedure similar to an analysis of variance is presented for examining the structure in correlation matrices whose variables are cross-classified by two factors, such as multitrait-multimethod matrices. The method tests an equal correlation hypothesis against natural alternative hypotheses suggested by group representations. When there is significant departure from the hypothesized pattern, alternative models to be pursued are indicated. The method is illustrated using an example.